#!/usr/bin/env python3
# -*- coding: UTF-8 -*-
# @Date : 2024/3/29 9:49
# @Author : water
# @Description : 迭代器和生成器
"""
迭代器
    迭代是 Python 最强大的功能之一，是访问集合元素的一种方式。
    迭代器是一个可以记住遍历的位置的对象。
    迭代器对象从集合的第一个元素开始访问，直到所有的元素被访问完结束。迭代器只能往前不会后退。
    迭代器有两个基本的方法：iter() 和 next()。
创建一个迭代器
    把一个类作为一个迭代器使用需要在类中实现两个方法 __iter__() 与 __next__() 。
    如果你已经了解的面向对象编程，就知道类都有一个构造函数，Python 的构造函数为 __init__(), 它会在对象初始化的时候执行。
    更多内容查阅：Python3 面向对象
    __iter__() 方法返回一个特殊的迭代器对象， 这个迭代器对象实现了 __next__() 方法并通过 StopIteration 异常标识迭代的完成。
    __next__() 方法（Python 2 里是 next()）会返回下一个迭代器对象。
StopIteration
    StopIteration 异常用于标识迭代的完成，防止出现无限循环的情况，在 __next__() 方法中我们可以设置在完成指定循环次数后触发 StopIteration 异常来结束迭代。

"""
import sys

# 字符串，列表或元组对象都可用于创建迭代器：
list_1 = [1, 2, 3, 4, 5]

i = iter(list_1)  # 创建返回迭代器对象
print(i)
print(next(i))
print(next(i))

# 迭代器对象可以使用常规for语句进行遍历
for x in i:
    print(x, end=' ')
print()
# 也可以使用 next() 函数
m = iter(list_1)
while True:
    try:
        print(next(m), end=' ')
    except StopIteration:
        del m  # 删除迭代器对象
        break  # 退出循环
        # sys.exit()

print("\n", "-" * 20)


# 创建一个迭代器
class MyNumbers:
    def __iter__(self):
        self.a = 1
        return self

    def __next__(self):
        if self.a < 10:
            x = self.a
            self.a += 1
            return x
        else:
            raise StopIteration


my_numbers = MyNumbers()
my_iter = iter(my_numbers)
print(next(my_iter))
print(next(my_iter))
print(next(my_iter))
print(next(my_iter))
print(next(my_iter))

# StopIteration 错误处理
for i in my_iter:
    print(i, end=" ")

"""
生成器
    在 Python 中，使用了 yield 的函数被称为生成器（generator）。
    yield 是一个关键字，用于定义生成器函数，生成器函数是一种特殊的函数，可以在迭代过程中逐步产生值，而不是一次性返回所有结果。
    跟普通函数不同的是，生成器是一个返回迭代器的函数，只能用于迭代操作，更简单点理解生成器就是一个迭代器。
    当在生成器函数中使用 yield 语句时，函数的执行将会暂停，并将 yield 后面的表达式作为当前迭代的值返回。
    然后，每次调用生成器的 next() 方法或使用 for 循环进行迭代时，函数会从上次暂停的地方继续执行，直到再次遇到 yield 语句。这样，生成器函数可以逐步产生值，而不需要一次性计算并返回所有结果。
    调用一个生成器函数，返回的是一个迭代器对象。
"""


# 生成器
def countdown(n):
    while n > 0:
        yield n
        n -= 1


# 创建生成器对象
generator = countdown(5)
# 通过迭代生成器获取值
print(next(generator))  # 输出: 5
print(next(generator))  # 输出: 4
print(next(generator))  # 输出: 3
# 使用 for 循环迭代生成器
for value in generator:
    print(value)  # 输出: 2 1
"""
以上实例中，countdown 函数是一个生成器函数。它使用 yield 语句逐步产生从 n 到 1 的倒数数字。在每次调用 yield 语句时，函数会返回当前的倒数值，并在下一次调用时从上次暂停的地方继续执行。
通过创建生成器对象并使用 next() 函数或 for 循环迭代生成器，我们可以逐步获取生成器函数产生的值。在这个例子中，我们首先使用 next() 函数获取前三个倒数值，然后通过 for 循环获取剩下的两个倒数值。
生成器函数的优势是它们可以按需生成值，避免一次性生成大量数据并占用大量内存。此外，生成器还可以与其他迭代工具（如for循环）无缝配合使用，提供简洁和高效的迭代方式。
"""


# 使用 yield 实现斐波那契数列：
def fibonacci(n):
    """
    生成斐波那契数列
    :param n:
    :return:
    """
    a, b = 0, 1
    for _ in range(n):
        yield a
        a, b = b, a + b


f = fibonacci(10)

while True:
    try:
        print(next(f), end=' ')
    except StopIteration:
        del f  # 删除迭代器对象
        break  # 退出循环
